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一种基于深度强化学习的机器人自适应抓取方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于深度强化学习的机器人自适应抓取方法，步骤包括：在距离待抓取目标一定距离时，机器人通过前部的摄像头获取目标的照片，再根据照片利用双目测距方法计算出目标的位置信息，并将计算出的位置信息用于机器人导航；当目标进入机械手臂抓范围内时，再通过前部的摄像头拍摄目标的照片，并利用预先训练过的基于DDPG的深度强化学习网络对照片进行数据降维特征提取；根据特征提取结果得出机器人的控制策略，机器人利用控制策略来控制运动路径和机械手臂的位姿，从而实现目标的自适应抓取。该抓取方法能够对大小形状不同、位置不固定的物体实现自适应抓取，具有良好的市场应用前景。
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面向异状零件抓取的单驱灵巧手
成熟度：可规模生产
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
本成果提供一种基于单驱动器的多指自适应抓取技术，为各种异形零件的抓取与装配提供低成本的解决方案。抓手无力传感器，能最大程度地自动确保抓取力的均匀分布，不但能抓取不规则物体还能用于装配作业。其核心技术-并联自适应机构，已获中国专利局授权。优势和特点：1） 只有一个驱动器（气动或电动），不需复杂的控制算法，易操作。3） 每个手指的抓取力均匀分布，确保抓取稳定，零件安全。4） 不但能自动适应零件的形状/位置变化，还能保证抓取前后异形零件的位姿不变。5） 能容忍零件/抓手之间的位置误差，节省机器人示教时间。7） 允许零件尺寸/形状有大的变化范围，适应零件加工误差。解决零件在固定夹具的抓放过程中的异常抓取力问题。 应用情况 应用领域 1）柔性制造或物流分拣场景中的物件抓取操作 2）用于在 3C 生产线上的各种异形元器件的抓取和装配， 3）垃圾分类中对各种异形物件的抓取 4）机床 CNC 上下料操作 5）异形塑料件的自动检测操作 6）卡具对卡具的非对称零件抓取操作 7）散乱零件的低成本抓取